AI產品經理必讀！入門機器學習演算法的小白指南

有關趣解機器學習演算法的內容是下一篇文章的主題。這篇文章是為了AI產品經理同學而分享的，強烈推薦給剛踏入這個領域的同學們！

之前我們聊過關於人工智慧的產業、產品經理的第二曲線以及兩個職位的區別，那這次我們再深入一層——趣解機器學習演算法。

機器學習演算法可能聽起來有些高深莫測，我明白很多人包括我一開始都感到頭疼，我盡量不用公式，只用案例的形式來呈現，我們從整體到局部逐步深入。

一、機器學習演算法概述

首先，我們來了解機器學習演算法的基本概念。

機器學習是一種讓電腦透過資料學習和改進的方法，而機器學習演算法就是實現這一目標的工具

簡單來說，機器學習演算法就是一套規則或模型，它可以根據輸入的資料來學習，然後根據學習到的知識做出預測或決策。

趣解時刻：想像一下，你正在參加一個神祕的尋寶遊戲。遊戲中，你需要根據一張藏寶圖找到寶藏的位置。這張藏寶圖就是數據，而你要做的就是透過分析這些數據來找到寶藏。在現實生活中，我們可以透過機器學習演算法來實現這個任務。

機器學習演算法就像一個智慧的尋寶機器人，它可以從大量的資料中學習規律，然後根據這些規律做出預測或決策。機器學習演算法的核心目標是降低資料到結果的映射誤差，從而使我們的產品更加聰明、準確。

機器學習演算法的應用場景非常廣泛，常見的應用包括分類問題、聚類分析和迴歸問題。這三種應用場景在現實生活中都有各自的應用。接下來將會分別介紹它們的應用場景及實際應用

二、情境一：分類難題

1）應用場景：分類判斷、標籤預測、行為預測。

2）解決原理：訓練已知的數據，對未知數據進行預測（包含二分類和多分類，如預測結果只有兩個離散的值，如“0/1、是/否”則為二分類，如預測結果是多個離散的值，如“A/B/C”則為多分類）。

常見的分類演算法有以下幾種：

1. 決策樹：決策樹是一種基於樹結構的分類演算法，它透過一系列的問題來對資料進行分類。
2. 支援向量機：支援向量機是一種基於幾何概念的分類演算法，它透過找到資料空間中的最大間隔超平面來進行分類。

4）案例：防止垃圾郵件

垃圾郵件過濾是典型的分類問題。我們可以採用支援向量機演算法來解決這個問題。透過對模型進行訓練，我們能夠根據郵件中的關鍵字、寄件者等訊息，準確地判斷郵件是垃圾郵件還是正常郵件

三、場景二：聚類分析

1）應用程式場景：使用者分組、使用者畫像

#2）解決原則：聚類分析是將一組資料分成若干個類別的過程。這些類別是根據資料的內在屬性或相似性來劃分的。用一個字概括它的特徵是 「物以類聚」。

3）常見的聚類演算法

1. K 均值聚類：K 均值聚類是一種基於距離的聚類演算法。它透過迭代計算資料點之間的距離，將資料點劃分為 K 個類別。
2. 層次聚類：層次聚類是一種基於距離的聚類演算法。它透過計算資料點之間的距離，逐步將相近的資料點劃分為一類。

4）案例：客戶細分

對於客戶細分而言，它是一種常見的聚類分析應用。我們可以運用K均值聚類演算法，依照客戶的消費金額、購買頻率等屬性，將客戶分組到不同的類別中，以便進行精確的行銷策略制定

四、場景三：回歸問題

1）應用場景：預測未來價格、銷售量。

2）解決原則：根據樣本的分佈擬合一個圖形（直線/曲線），形成方程組，輸入參數，預測未來具體數值。

3）常見的迴歸演算法

1. 線性迴歸：線性迴歸是一種基於線性關係的迴歸演算法。它透過擬合數據點的線性關係，來預測未來數據。
2. 決策樹迴歸：決策樹迴歸是一種基於樹結構的迴歸演算法。它透過一系列的問題，來預測目標值。
3. 支援向量機迴歸：支援向量機迴歸是一種基於幾何概念的迴歸演算法。它透過找到資料空間中的最大間隔超平面，來預測目標值。

4）案例股票價格預測

股票價格預測是典型的迴歸問題。我們可以使用線性迴歸或支援向量機迴歸演算法，根據歷史股價數據，來預測未來股價。

五、最後的話

總結一下，這篇文章的主要目的是為了介紹主流的機器學習演算法。接下來，我將逐一解析三種應用場景的演算法。如果你們想了解哪些演算法知識，請在評論區分享，歡迎共同創造和分享

希望能為你帶來一些靈感，加油！

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題圖來自Unsplash，基於 CC0 協定

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